云計算市場已趨于成熟。

云基礎(chǔ)設(shè)施的排名一直相對穩(wěn)定，AWS 的市場份額約為 33%，微軟 Azure 位居第二，占 22%，谷歌云（Google Cloud）遙遙領(lǐng)先，占 11%。(IBM、甲骨文和Salesforce的市場份額在2-3%之間）。

整個行業(yè)的收入增長依然穩(wěn)健，但增速有所放緩。三大巨頭的表現(xiàn)均未超過其他公司，不足以實質(zhì)性地改變力量平衡。市場的整體穩(wěn)定性也延伸到了價格上，除個別情況外，價格保持相對平穩(wěn)。在這一點上，市場已經(jīng)發(fā)展到主要參與者都有類似產(chǎn)品的程度。

但是，生成式人工智能的出現(xiàn)改變了一切。

OpenAI的ChatGPT公開發(fā)布所引發(fā)的狂熱，引發(fā)了超大規(guī)模企業(yè)之間的軍備競賽。它們通過開發(fā)自己的大型語言模型（LLM）、構(gòu)建使企業(yè)能夠創(chuàng)建生成式人工智能應(yīng)用的平臺，以及將生成式人工智能整合到自己的服務(wù)產(chǎn)品組合中，從而脫穎而出。

正如云計算專家 David Linthicum 所解釋的那樣：“現(xiàn)在的情況是，與同行相比，云計算提供商所能提供的服務(wù)已接近功能飽和。因此，這些服務(wù)將開始商品化，隨著多云的普及，存儲和計算等核心服務(wù)在不同云之間將基本相同。”

他補充說：“這就是云提供商推動生成式人工智能的背后原因。這是一場決定誰擁有這一領(lǐng)域的競賽，也是一場在更傳統(tǒng)的云服務(wù)基礎(chǔ)上利用這種新技術(shù)去商品化其服務(wù)的競賽。”在人工智能競賽的早期階段，還沒有明顯的領(lǐng)先者，但所有參與者都在投入資源。

微軟為 OpenAI 提供了 100 億美元的資金支持，并將 ChatGPT 功能嵌入到從 Word 和 Excel 等生產(chǎn)力應(yīng)用程序到 Edge 瀏覽器，再到面向企業(yè)的云產(chǎn)品 Azure OpenAI 服務(wù)等一切產(chǎn)品中。

谷歌正在競相建立自己的人工智能平臺；聯(lián)合創(chuàng)始人 Sergey Brin 和 Larry Page 甚至從半退休狀態(tài)中走出來，啟動了谷歌人工智能計劃。谷歌擁有自己的大型語言模型 PaLM，正在構(gòu)建自己的人工智能芯片（張量處理單元），并在 Vertex AI 旗下推出新的基于特定行業(yè)的人工智能服務(wù)。最近，該公司針對醫(yī)療保健和生命科學組織推出了基于人工智能的生成式服務(wù)。

AWS 最近發(fā)布了一項完全托管的服務(wù) Bedrock，使企業(yè)軟件開發(fā)人員能夠?qū)?gen AI 功能嵌入到他們的程序中。AWS 還在有限的范圍內(nèi)制造自己的低成本人工智能芯片（Inferentia 和 Trainium）；該公司正在內(nèi)部使用這些芯片來支持其人工智能功能，并向客戶提供這些芯片。

生成式人工智能無疑是云計算市場最熱門的趨勢，但 CIO 們還需要注意其他一些趨勢。以下是云市場的主要趨勢，以及它們會如何影響 CIO 的云戰(zhàn)略。

01、新一代人工智能淘金熱——成本不明確

Forrester Research 宣稱：“今年是人工智能年。”每個超級分銷商、SaaS提供商和初創(chuàng)企業(yè)都希望利用人工智能的熱潮為自己謀利。云服務(wù)提供商正在推動人工智能服務(wù)，以擺脫收入增長乏力的困境，并從競爭對手中脫穎而出。企業(yè)云客戶迫切希望將人工智能應(yīng)用于他們的戰(zhàn)略計劃，但又不至于讓已經(jīng)承受多云復雜性和無序擴張壓力的 IT 預(yù)算崩潰。

三大超級計算機并不是唯一為企業(yè) IT 提供基于人工智能的生成性云服務(wù)的廠商。IBM 也在加緊推出基于 Open-Stack 的 watsonx 人工智能平臺。英偉達（Nvidia）為所有人提供了絕大多數(shù)的生成式人工智能芯片（GPU），它已經(jīng)建立了自己的全棧云平臺，名為 DGX Cloud，這是一個在甲骨文云中運行的人工智能服務(wù)，不久后也將在 Azure 和谷歌云上提供。

對于 CIO 來說，這意味著將有多種基于云的選擇，用于在現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程中構(gòu)建生成式人工智能功能，以及創(chuàng)建基于人工智能的新應(yīng)用。

VMware 的執(zhí)行技術(shù)顧問 Bernard Golden 說，目前面臨的挑戰(zhàn)是如何確保敏感的企業(yè)數(shù)據(jù)得到保護，并遠離構(gòu)成 LLM 數(shù)據(jù)庫的通用數(shù)據(jù)池。

Linthicum 補充說，基于生成式人工智能的應(yīng)用程序“運行成本很高”，因此 “ CIO 們需要為這項技術(shù)找到合適的用例”。

對于希望充分利用云產(chǎn)品中內(nèi)置的人工智能功能的 CIO 來說，最初對定價方式的解釋并不透明。

02、云價格攀升——人工智能帶來的飛躍

IBM 宣布存儲服務(wù)漲價高達 26%，IaaS 和 PaaS 產(chǎn)品的漲價幅度也較小，這引起了不小的轟動。

不過，一般來說，云計算服務(wù)提供商為了保持競爭力，都會控制價格漲幅。但整個行業(yè)的增長放緩可能會給所有云計算供應(yīng)商帶來漲價壓力。正如 Linthicum 所說：“我們正在進入技術(shù)階段，他們需要從投資中獲取價值。我猜測，在未來幾年里，價格會逐漸上漲。”

當然，使用云服務(wù)的好處是，客戶可以根據(jù)自己的需要選擇任何基礎(chǔ)設(shè)施配置。如果他們選擇第一代處理器，就可以獲得價值。但是，對于需要高性能計算的企業(yè)或希望獲得人工智能優(yōu)勢的企業(yè)來說，選擇較新型號的芯片會帶來溢價。

Liftr Insights 運營和產(chǎn)品主管 Drew Bixby 表示，選擇在 Nvidia H100 芯片上運行工作負載，而不是早期型號的 A100，價格將上漲 220%以上。

隨著超大規(guī)模企業(yè)在自己的數(shù)據(jù)中心中增加更多的 GPU（比傳統(tǒng) CPU 昂貴數(shù)倍），這些成本很可能會轉(zhuǎn)嫁給企業(yè)客戶。

03、行業(yè)云在人工智能邊緣的發(fā)展時機已經(jīng)成熟

德勤咨詢公司負責人 Brian Campbell 表示，行業(yè)云正在崛起，并將受益于生成式人工智能的出現(xiàn)。

技術(shù)主管喜歡行業(yè)云提供的速度、靈活性和效率，而業(yè)務(wù)主管則欣賞將稀缺的內(nèi)部資源集中到能讓他們實現(xiàn)業(yè)務(wù)差異化的領(lǐng)域的能力。行業(yè)云的早期采用者是醫(yī)療保健、銀行和科技公司，但現(xiàn)在已擴展到能源、制造、公共部門和媒體。

Campbell 補充說：“隨著最近生成式人工智能的爆炸式發(fā)展，高管們越來越關(guān)注如何在概念驗證之外使用生成式人工智能，從而轉(zhuǎn)向行業(yè)云的主要提供商、超大規(guī)模企業(yè)、獨立軟件供應(yīng)商和系統(tǒng)集成商，他們已經(jīng)在其產(chǎn)品中快速嵌入了生成式人工智能和其他技術(shù)。”

04、云端與內(nèi)部部署之間的界限變得模糊

云計算和企業(yè)內(nèi)部部署之間界限分明的舊模式已不復存在。混合云、私有云、多云、邊緣計算，或者如 IDC 所定義的專用云基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（DCIaaS），有許多術(shù)語適用于同時在各種場景中部署云服務(wù)的現(xiàn)象。

IDC 分析師 Chris Kanaracus 說：“我們越來越認為，云不是一個特定的地點，而是一種通用的 IT 運營模式。就可擴展性、彈性、基于消費的定價等屬性而言，你可以在任何地方擁有云。CIO 們今后面臨的挑戰(zhàn)是如何在混合供應(yīng)商環(huán)境中將這一切融合在一起。”

例如，AWS 提供的 Outposts 是一種托管服務(wù)，可讓客戶在內(nèi)部或邊緣運行 AWS 服務(wù)。微軟也提供類似的服務(wù)，名為 Microsoft Azure Stack。傳統(tǒng)硬件供應(yīng)商也提供可在數(shù)據(jù)中心或邊緣運行的即服務(wù)產(chǎn)品：DELL Apex 和 HPE GreenLake。

05、互操作性增強，鎖定效應(yīng)漸失光澤

相互競爭的云計算供應(yīng)商并沒有特別的動力去實現(xiàn)互操作性。云供應(yīng)商的商業(yè)模式是鎖定客戶，讓他們習慣于特定供應(yīng)商的工具、流程、市場、軟件開發(fā)平臺等，并繼續(xù)鼓勵客戶將更多資源遷移到他們的云上。

但是，企業(yè)客戶絕大多數(shù)都采用了多云方式，云計算廠商不得不面對這一現(xiàn)實。

例如，微軟和甲骨文最近推出了 Oracle Database@Azure，允許客戶在 Oracle 云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）上運行甲骨文的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，并將其部署在微軟 Azure 數(shù)據(jù)中心。

存儲領(lǐng)域的領(lǐng)導者 NetApp 最近宣布推出一項完全托管的服務(wù)，使客戶能夠?qū)?Windows 和 Linux 環(huán)境下的關(guān)鍵業(yè)務(wù)工作負載無縫引入谷歌云，而無需重構(gòu)代碼或重新設(shè)計流程。

隨著這些互操作性障礙的減少，企業(yè)將能夠把存儲卷和應(yīng)用程序轉(zhuǎn)移到最合適的云平臺，從而從中受益。

06、公民開發(fā)人員的崛起

傳統(tǒng) IT 與所謂的影子 IT 之間一直存在著矛盾。低代碼、無代碼解決方案的出現(xiàn)使非 IT 人員更容易創(chuàng)建簡單的應(yīng)用程序。例如，微軟的 Power Platform 可以創(chuàng)建能與業(yè)務(wù)工具交互的移動和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。

但是，ChatGPT 已將任何技術(shù)限制一掃而空。例如，通過微軟的 Copilot，終端用戶只需一個簡單的提示就可以編寫內(nèi)容和創(chuàng)建代碼。對于 IT 領(lǐng)導者來說，這可能是一把雙刃劍。如果員工能通過創(chuàng)建新工具和軟件程序來提高工作效率，這對企業(yè)是有利的。

但 Golden 指出，像 Copilot 這樣的工具 “將一直偉大到它不偉大”。換句話說，公民開發(fā)人員創(chuàng)建的這些簡單、一次性的應(yīng)用程序可能會帶來安全風險，它們不是為擴展而構(gòu)建的，也不一定能與復雜的業(yè)務(wù)流程互操作。

07、FinOps 獲得牽引力和工具

在新冠疫情期間，企業(yè) “瘋狂”地將工作負載轉(zhuǎn)移到云端，以便遠程員工更容易訪問。Linthicum 說：“現(xiàn)在他們收到了大筆賬單。”

因此，企業(yè)正在采用 FinOps 技術(shù)來管理和優(yōu)化云成本。Linthicum 說，F(xiàn)inOps 使企業(yè)能夠減少技術(shù)債務(wù)，“通過規(guī)范云資源的使用來節(jié)省更多成本。從本質(zhì)上講，它修正了過去所犯的錯誤，如使用錯誤的云服務(wù)、過多的數(shù)據(jù)移動等”。

Forrester 的研究人員對此表示贊同，并指出：“每當經(jīng)濟發(fā)展的逆風襲來，IT 成本優(yōu)化的勢頭就會增強。對于云成本管理來說，2018 年和今年再次迎來了高關(guān)注度。” 對 IT 部門來說，好消息是所有的云提供商都提供 FinOps 服務(wù)，而且還有大量第三方軟件供應(yīng)商提供云成本管理工具。